【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。近期我会一连几篇谈谈bert中的关键细节，这个position encoding是我看到的bert（实质上是transformer中提出的）中最为惊喜的但是却被很多人忽略（可以理解为媒体鼓吹最少的）一个细节，这里给大家谈谈。什么是position encoding顾名思义，就是基于位置的一套词嵌入方法，说得简单点，就是对
作者：陈琰钰，清华大学，Datawhale成员越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://tianch
1. Motivation在Transformer-XL中，由于设计了segments，如果仍采用transformer模型中的绝对位置编码的话，将不能区分处不同segments内同样相对位置的词的先后顺序。比如对于$segment_i$的第k个token，和$segment_j$的第k个token的绝对位置编码是完全相同的。鉴于这样的问题，transformer-XL中采用了相对位置编码。2.
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2024-02-06 20:18:51
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本推文基于发表于IJGIS的《A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications》并加以个人理解进行编写 摘要许多地球科学中人工智能模型的一个普遍需求是编码各种类型的空间数据到一个隐藏的表征空间中以便可以轻松地将它们整合到深度学习模型中，例如点（例如，兴趣点），多边形（例如轨迹），多边形（例如，行政区域），图（例如，传
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2024-01-16 00:39:08
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最近在做 NER 任务的时候，需要处理最长为 1024 个字符的文本，BERT 模型最长的位置编码是 512 个字符，超过512的部分没有位置编码可以用了处理措施：将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维随机初始化将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维依旧使用原始的（1*5
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2024-02-20 08:35:14
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兜兜转转学NLP学了一个月，结果还在皮毛上，今天打算使用NLP对自己喜欢的红楼梦进行梳理。这篇文章的目的，建立红楼梦的知识库1、主要人物说话关键字提取2、一、建立语料库语料库是以后我们分词以及建立模型的基础，我们将红楼梦各章节的内容以一句话一行的形式建立语料库。目录└─data # 根目录
└─chapters # 存放文档
01.t
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2024-01-02 10:26:32
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文章目录特征工程记录半自动特征构建 Target Mean Encoding半自动特征构建 Categorical Encoder半自动特征构建 连续变量离散化半自动特征构建 Entity Embedding半自动特征构建 连续变量的转换半自动特征构建 缺失值变量和异常值的处理自动特征构建 Symbolic learning 和 AutoCross降维方法 PCA、NMF、tSNE降维方法 De
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2023-09-14 12:08:54
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看到这里，是否记得前面提及Vaswani推出的Transformer结构，那么如果不使用RNN结构，是怎样表示位置信息的呢？在提信息位置技术前，先简介以下RNN和CNN。RNN的序列结构不适合大规模并行训练。因为大家都知道，RNN对于序列问题有天然优势，然而这种优势却注定RNN的每一时刻的状态输入都需要等待上一个时刻状态输出完成。而对于CNN，这里是指经典版CNN的问题。卷积层实则上就是一个特征提
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2023-12-19 20:03:52
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、为什么要引入位置编码二、位置编码的实现方式2.1 位置编码实现2.1 绝对位置编码信息2.2 相对位置编码信息 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、为什么要引入位置编码我们都知道Attention是一种模拟生物注意力的机制。我们可以通过简单的全连接层或者汇聚层来实现非自主性注意力。也可以通过注意力机制即查询
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2024-06-07 19:55:10
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如果你是pytorch的用户，可能你会很熟悉pytorch生态圈中专门预处理图像数据集的torchvision库。从torchtext这个名字我们也能大概猜到该库是pytorch圈中用来预处理文本数据集的库，但这方面的教程网络上比较少，今天我就讲讲这个特别有用的文本分析库。简介torchtext在文本数据预处理方面特别强大，但我们要知道ta能做什么、不能做什么，并如何将我们的需求用torchtex
原创
2020-12-31 19:12:21
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哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第124篇原创文章今天我们主要分享NLP平衡轮圈，在进入主题之前，我们一起来看一下不知道你在生活否留意到1：当同事不配我们时候，
原创
2021-10-11 11:31:21
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熵 关键字提取
利用信息熵提取文章关键词 目前，对于文章中提取关键词最常用的方法莫过于TF-IDF，但是这样提取出来的关键词并不一定准确。 举个最简单的例子来说，在新闻中最前面出现“记者李元芳报道”，分词后的结果是“记者、李元芳、报道”，对于这三个词，“记者”和“报道”的经常出现，idf值一般来说可能会很低，而“李元芳”这个刚出道不久
哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第124篇原创文章 今天我们主要分享NLP平衡轮圈，在进入主题之前，我们一起来看一下 不知道你在生活否留意到 1：当同事不配我们时候，我们总是没有办法，说服同事配合我们，有没有？ 2：当我 ...
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2021-10-07 09:14:00
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# 教你实现“位置注意力机制”在NLP中的应用
位置注意力机制是一种增强模型在自然语言处理（NLP）任务中捕捉位置信息的技术。在许多序列任务中，位置对于理解句子含义至关重要。本文将带你一步步实现这一机制，并完成一个简单的示例。
## 实现流程
实现位置注意力机制的流程可以总结为以下步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录前言：目录1. Paper：2. 动机介绍3. 背景介绍4. 论文摘要5. 研究成果6. 研究意义7. Fasttext模型8. Fasttext模型优缺点9. 论文总结 前言：我汇总了论文中涉及的大部分概念，以便更好的理解论文。1. Paper：Bag of Tricks for Efficient Text Classification 对于高效文本分类的一揽子技巧2. 动机介绍结合
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2023-08-14 15:32:28
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在日常生活中新闻具备有多的信息，在AINWIN互联网舆情企业风险事件的识别和预警 比赛中参赛选手需要根据新闻识别主体和新闻类型。比赛官网（报名即可下载数据集）：http://ailab.a...
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2022-06-29 09:16:31
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## day1自然语言处理基础梳理 文章目录## day1自然语言处理基础梳理前言一、nlp基本处理流程二、数据库/语料库&数据集/语料分析1.数据库/语料库：2.数据集/语料分析三、基于规则的方法和基于统计的方法1.方法概述2.词法分析(分词+词性标注) 前言NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向
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2023-06-25 16:16:31
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摘要由于越来越多的研究在低资源领域、新任务和需要大量训练数据的大规模神经网络中，NLP中的数据增强最近引起广泛的兴趣。尽管研究工作剧增，但对这个领域的探索仍然不够，也许是由于NLP本身的挑战带来的。这篇论文中，我们通过结构化的方式总结相关文献，给出了一个全面的、统一的数据增强综述。首先，介绍了NLP中数据增强的动机，从方法论上论述了这些有代表性的方法。其次，我们强调了用在NLP领域和任务上的数据增
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2023-11-13 20:15:41
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与计算机视觉中使用图像进行数据增强不同，NLP中文本数据增强是非常罕见的。这是因为图像的一些简单操作，如将图像旋转或将其转换为灰度，并不会改变其语义。语义不变变换的存在使增强成为计算机视觉研究中的一个重要工具。我很好奇是否有人尝试开发NLP的增强技术，并研究了现有的文献。在这篇文章中，我将分享我对当前用于增加文本数据的方法的发现。 方法 1. 词汇替换 这种方法试图在
NLP项目常用数据概述数据集来源1. 搜狗实验室数据1.1 互联网语料库(SogouT)1.2 全网新闻数据(SogouCA)1.3 搜狐新闻数据(SogouCS)1.4 文本分类评价(SogouTCE)1.5 互联网词库(SogouW)2. 阿里云天池3. 百度大脑|AI开放平台4. IMDB Reviews5. Sentiment1406. 今日头条新闻文本分类数据集写在最后 概述在NLP项
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2023-09-19 10:51:53
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